Daten mit Explain analysieren

Explain ermittelt anhand von maschinellem Lernen hilfreiche Insights zu Ihren Daten.

Was ist Explain?

Explain analysiert die ausgewählte Spalte im Kontext des jeweiligen Datasets und generiert Textbeschreibungen zu den ermittelten Insights. Beispiel: Sie finden für jede Spalte Basisfakten, Schlüsselfaktoren, Segmente, die die Spalte erklären, und Anomalien.

Explain nutzt maschinelles Lernen von Oracle, um akkurate, schnelle und aussagekräftige Informationen zu Daten zu generieren, und erstellte zugehörige Visualisierungen, die Sie der Leinwand Ihrer Arbeitsmappe hinzufügen können.

Explain eignet sich für Datenanalysten, die möglicherweise nicht wissen, nach welchen Datentrends sie suchen, und die nicht lange experimentieren möchten, indem sie Spalten per Drag-and-Drop auf die Leinwand ziehen oder Vorhersagemodelle mit Datenflüssen trainieren und anwenden.

Explain dient zudem als nützlicher Ausgangspunkt für Datenanalysten, die einen erwarteten Trend in ihren Daten bestätigen möchten. Diese können dann anhand dieser Informationen Vorhersagemodelle für andere Datasets erstellen und anpassen.

Was sind Insights?

Insights sind Kategorien, die die ausgewählte Spalte im Kontext des jeweiligen Datasets beschreiben.

Tutorialsymbol LiveLabs-Sprint

Die von Explain bereitgestellten Insights basieren auf dem ausgewählten Spaltentyp oder der ausgewählten Aggregation. Sie variieren je nach dem Aggregationsregelset für die ausgewählte Metrik. Explain generiert nur die für den ausgewählten Spaltentyp geeigneten Insights.

Insight-Typ Beschreibung
Grundlegende Fakten Zeigt die grundlegende Verteilung der Spaltenwerte an. Spaltendaten werden anhand der einzelnen Kennzahlen des Datasets aufgeschlüsselt.
Dieser Insight ist für alle Spaltentypen verfügbar.
  • Dieser Insight zeigt für eine ausgewählte Metrik die Verteilung der aggregierten Metrikwerte für jedes Element jeder Attributspalte an.
  • Diese Insight zeigt für ein ausgewähltes Attribut den Wert jeder Metrik im Dataset über die Elementwerte des Attributs hinweg an.
Schlüsselfaktoren Zeigt die Spalten im Dataset mit der höchsten Korrelation mit dem ausgewählten Spaltenergebnis an. Diagramme zeigen die Verteilung des ausgewählten Wertes für jeden der korrelierten Attributwerte an.

Diese Registerkarte wird nur beim Erläutern von Attributspalten oder beim Erläutern einer Metrikspalte mit einer Durchschnittsaggregationsregel angezeigt.

Segmente Zeigt die Schlüsselsegmente (oder -gruppen) aus den Spaltenwerten an. Explain führt einen Klassifizierungsalgorithmus für die Daten aus, um Schnittmengen von Datenwerten zu bestimmen. Außerdem werden Wertebereiche über alle Dimensionen hinweg identifiziert, die die größte Wahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Ergebnis des Attributs generieren.

Beispiel: Eine Gruppe aus Personen eines bestimmten Altersbereichs von bestimmten Standorten und mit einer bestimmten Anzahl an Ausbildungsjahren bildet ein Segment, das ein bestimmtes Produkt mit großer Wahrscheinlichkeit kauft.

Diese Registerkarte wird nur beim Erläutern von Attributspalten angezeigt.

Anomalien Identifiziert eine Reihe von Werten, wobei einer der (aggregierten) Werte erheblich von den Erwartungen des Regressionsalgorithmus abweicht.

Daten-Insights mit Explain gewinnen

Wenn Sie eine Spalte und das Explain-Feature auswählen, analysiert Oracle Analytics die Spalte anhand maschinellen Lernens im Kontext des Datasets. Beispiel: Explain durchsucht die ausgewählten Daten auf Schlüsselfaktoren und Anomalien.

Explain zeigt die Ergebnisse als Textbeschreibungen und Visualisierungen an. Diese können Sie der Leinwand Ihrer Arbeitsmappe hinzufügen.
Wenn Sie Explain für eine Spalte ausführen und die Ergebnisse zu viele korrelierte und hochrangige Spalten enthalten (z.B. Postleitzahl mit Ort und Bundesland), können Sie einige Spalten aus dem Dataset ausschließen, damit Explain relevantere Faktoren identifizieren kann. Siehe Spalten ausblenden oder löschen.
  1. Klicken Sie auf der Homepage auf Erstellen und dann auf Arbeitsmappe, um eine neue Arbeitsmappe zu erstellen.
  2. Klicken Sie auf Visualisieren, um die Seite "Visualisieren" zu öffnen.
  3. Klicken Sie im Datenbereich mit der rechten Maustaste auf eine Spalte, und wählen Sie <Datenelement> erläutern aus.

    Sie müssen Schreibzugriff für das Dataset besitzen, damit die Option <Datenelement> erläutern angezeigt wird.
    Damit Explain ein Attribut erfolgreich analysieren kann, muss das Attribut 3 bis 99 eindeutige Werte aufweisen.
    Im Explain-Dialogfeld werden grundlegende Fakten, Anomalien und weitere Informationen zur ausgewählten Spalte angezeigt.
  4. Prüfen Sie die vorgeschlagenen Insights in anderen Kategorien, indem Sie auf die Registerkarten klicken. Beispiel: "Grundlegende Fakten zu <attribute>" oder "Anomalien von <attribute>".
  5. Zeigen Sie mit der Maus auf jede Insight, die Sie in die Leinwand der Arbeitsmappe aufnehmen möchten, und klicken Sie auf Für Leinwand auswählen.
    Neben ausgewählten Elementen wird ein grünes Häkchen (Grünes Häkchen) angezeigt.

    Sie können mehrere Insights aus beliebigen Registerkarten auswählen.
  6. Klicken Sie auf Ausgewählte hinzufügen, um die mit einem grünen Häkchen markierten Insights zu beliebigen Registerkarten hinzuzufügen.
    Sie können die Explain Insights wie jede andere Visualisierung verwalten, die Sie manuell auf der Leinwand erstellt haben.
Klicken Sie zur Optimierung der Insights auf Einstellungen, um zu ändern, welche Spalten analysiert werden, und konfigurieren Sie Optionen für die jeweilige Kategorie. Wählen Sie z.B. die Mindestgröße für Segmente aus.